Transcripción 4/11/2025, 9:54:01 p.m.

Apuntes

• Análisis de datos: Por ahora, se consideran dos grupos: datos escala, independientes y emparejados. Para evaluar la normalidad, se indica "sí" o "no" según corresponda. Para la homogeneidad de varianzas, se utiliza la prueba de Levene, donde un valor de p > 0.05 indica igualdad de varianzas, mientras que p < 0.05 sugiere desigualdad. En cuanto a las pruebas estadísticas, si los datos cumplen con la normalidad y homogeneidad, se emplea el t de Student o el t de Welch. Para datos no paramétricos, se usa la U de Mann-Whitney. • Datos nominales y análisis de contingencia: Para variables nominales independientes, se realiza una tabla de contingencia. Si alguna celda tiene menos de 5 casos, se opta por la prueba exacta de Fisher. Para datos emparejados nominales, también se construye una tabla de contingencia y, si hay celdas con menos de 5 casos, se utiliza la prueba exacta de McNemar. • Correlación bivariada: Para variables cuantitativas, se evalúa la normalidad (sí o no). Si los datos son normales, se calcula el coeficiente de correlación r o rho, dependiendo del tamaño de la muestra. En muestras pequeñas o con valores repetidos, se puede usar tau-b para m...